SavedAdd your journal

Journals / Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2013 / Cilt: 11 - Sayı: 2

Türkiye'de Sanayi Üretim Endeksi ve İmalat Sanayi Eğilim Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi

Yrd. Doç. Dr. Fatih Mehmet ÖCAL
Pages
242–258
Publication Date
2013-06-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

As a result, it was found that only production indicator has long term relationship with industrial production index

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, long term relationship between indicators provided by the monthly manufacturing industry tendency survey and industrial production index was investigated.
📊
Key Findings & Data:Data were taken for the period 2001-2008 as monthly basis and stationarity tests were conducted for 15 tendency indicators and industrial production index.
💡
Conclusion & Impact:As a result, it was found that only production indicator has long term relationship with industrial production index
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2001-2008 Verileri
⚙️Variables:Sanayi üretim endeksi · imalat sanayi eğilim göstergeleri · imalat sanayi

Abstract

In this study, long term relationship between indicators provided by the monthly manufacturing industry tendency survey and industrial production index was investigated. Data were taken for the period 2001-2008 as monthly basis and stationarity tests were conducted for 15 tendency indicators and industrial production index. Then Engle-Grange two stage cointegration analyses was implemented. Error correction models were constructed for the variables which have long term relationship according to cointegration analysis. Finally, by using error correction models and F test, existence of causality between variables were tested. Furthermore, in addition to Engle-Granger analyses, Johansen Cointegration analyses was implemented to investigate cointegration relationship between variables. As a result, it was found that only production indicator has long term relationship with industrial production index

Özet

Bu çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu tarafından uygulanan aylık imalat sanayi eğilim anketi ile derlenen göstergelerle sanayi üretim endeksi arasındaki uzun dönemli ilişki araştırılmıştır. Çalışmada 2001-2008 dönemi için aylık veriler kullanılmış ve 15 eğilim göstergesi ile sanayi üretim endeksi için öncelikle durağanlık testi yapılmış ve daha sonra Engle-Granger iki aşamalı eştümleşme analizi yapılmıştır. Eştümleşme analizine göre uzun dönemli ilişkiye sahip oldukları tespit edilen değişkenler için hata düzeltme modelleri kurularak, denge durumuna ulaşılmasına kadar kısa dönemde sapmaların ne kadarının düzeltildiği tespit edilmiştir. Son olarak kurulan hata düzeltme modelleri yardımıyla değişkenler arası nedensellik ilişkisinin varlığı F test kullanılarak test edilmiştir. Bunun yanında seriler arası eştümleşme ilişkinin araştırılması amacıyla Engle-Granger analizine ek olarak Johansen Eştümleşme Analizi yapılmıştır. Sonuç olarak 15 eğilim göstergesi içinden yalnızca üretim miktarı göstergesinin sanayi üretim endeksi ile uzun dönemli ilişkiye sahip olduğu tespit edilmiştir

🔖

Cite This Article

ÖCAL, Y. D. D. F. M. (2013). Türkiye'de Sanayi Üretim Endeksi ve İmalat Sanayi Eğilim Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 2, 242–258. https://ajindex.com/articles/134532

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Dergiler ABBERGER, Klaus. (2006), Qualitative business surveys in manufacturing and industrial production-What can be learned from industry branch results. Ifo Institute for Economic Research at the University of MunichATABEK, Aslihan; COSAR, EVREN ERDOGAN; SAHINÖZ, SAYGIN. (2005), A New Composite Leading Indicator for Turkish Economic Activity. Emerging Markets Finance and Trade, 41.1: 45-64.
  2. BRUNO, Giancarlo; LUPI, Claudio.(2001), Forecasting industrial production and the early detection of turning points. Empirical economics, 29.3: 647-671.
  3. BRUNO, Giancarlo; LUPI, Claudio. (2003), Forecasting euro-area industrial production using (mostly) business surveys data. DENGIZ, B.; OZCAN, C. (1991), Iktisadi Yonelim Anketi’nin Gecerliliginin Incelenmesi Uzerine Bir Calısma. Quarterly Bulletin of the CBRT, 183-191.
  4. DICKEY, David A.; FULLER, (1979), Wayne A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American statistical association, 74.366a: 427-431.
  5. ENGLE, Robert F.; GRANGER, Clive WJ. (1987), Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276.
  6. GRANGER, Clive WJ.(1969), Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 424-438.
  7. ÖZMUCUR, Süleyman. (1984), İmalat Sanayi Eğilim Anketleri ve Geleceğin Tahmini.İktisat Fakültesi Mecmuası, 181-189.
  8. PERRON, Pierre. (1989), The great crash, the oil price shock, and the unit root hypothesis. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1361-1401.
  9. SANTERO, Teresa; WESTERLUND, Niels. (1996), Confidence indicators and their relationship to changes in economic activity. OECD Publishing ZIVOT, E.; ANDREWS, D. W. K. (1992), Further Evidence of the Great Crush. Oil Price Shock, Kitaplar EUROSTAT, (2006), Methodology of Short Term Business Statistics, Office for Official Publications of European Communities, Luxembourg, 92-79- 01295-9.
  10. Diğer Kaynaklar ÖZATAY, F. (1986). Türkiye Ekonomisinde Devresel Hareketler. Unpublished Ph. D. Thesis, Ankara University. THE ECONOMIST, (2006).
  11. Guide to Economic Indicators, Profile Books Ltd, Londra, 978-1-86197-974-6.